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7.0 KiB
Python
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Python
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Created on 20250601
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"""
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import sys
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import time
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from typing import Optional, Tuple
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import logging
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import pandas as pd
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sys.path.extend(['../..', '.'])
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import kis_auth as ka
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# 로깅 설정
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logging.basicConfig(level=logging.INFO)
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# [국내선물옵션] 주문/계좌 > 선물옵션 주문체결내역조회[v1_국내선물-003]
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# 상수 정의
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API_URL = "/uapi/domestic-futureoption/v1/trading/inquire-ccnl"
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def inquire_ccnl(
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env_dv: str, # [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
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cano: str, # [필수] 종합계좌번호
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acnt_prdt_cd: str, # [필수] 계좌상품코드 (ex. 03)
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strt_ord_dt: str, # [필수] 시작주문일자 (ex. 주문내역 조회 시작 일자, YYYYMMDD)
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end_ord_dt: str, # [필수] 종료주문일자 (ex. 주문내역 조회 마지막 일자, YYYYMMDD)
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sll_buy_dvsn_cd: str, # [필수] 매도매수구분코드 (ex. 00:전체, 01:매도, 02:매수)
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ccld_nccs_dvsn: str, # [필수] 체결미체결구분 (ex. 00:전체, 01:체결, 02:미체결)
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sort_sqn: str, # [필수] 정렬순서 (ex. AS:정순, DS:역순)
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pdno: str = "", # 상품번호
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strt_odno: str = "", # 시작주문번호
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mket_id_cd: str = "", # 시장ID코드
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FK200: str = "", # 연속조회검색조건200
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NK200: str = "", # 연속조회키200
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tr_cont: str = "", # 연속거래여부
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dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임1
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dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임2
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depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
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max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
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) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
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선물옵션 주문체결내역조회 API입니다. 한 번의 호출에 최대 100건까지 확인 가능하며, 이후의 값은 연속조회를 통해 확인하실 수 있습니다.
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Args:
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env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
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cano (str): [필수] 종합계좌번호
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acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 03)
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strt_ord_dt (str): [필수] 시작주문일자 (ex. 주문내역 조회 시작 일자, YYYYMMDD)
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end_ord_dt (str): [필수] 종료주문일자 (ex. 주문내역 조회 마지막 일자, YYYYMMDD)
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sll_buy_dvsn_cd (str): [필수] 매도매수구분코드 (ex. 00:전체, 01:매도, 02:매수)
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ccld_nccs_dvsn (str): [필수] 체결미체결구분 (ex. 00:전체, 01:체결, 02:미체결)
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sort_sqn (str): [필수] 정렬순서 (ex. AS:정순, DS:역순)
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pdno (str, optional): 상품번호. Defaults to "".
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strt_odno (str, optional): 시작주문번호. Defaults to "".
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mket_id_cd (str, optional): 시장ID코드. Defaults to "".
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FK200 (str, optional): 연속조회검색조건200. Defaults to "".
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NK200 (str, optional): 연속조회키200. Defaults to "".
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tr_cont (str, optional): 연속거래여부. Defaults to "".
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dataframe1 (Optional[pd.DataFrame], optional): 누적 데이터프레임1. Defaults to None.
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dataframe2 (Optional[pd.DataFrame], optional): 누적 데이터프레임2. Defaults to None.
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depth (int, optional): 내부 재귀깊이 (자동관리). Defaults to 0.
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max_depth (int, optional): 최대 재귀 횟수 제한. Defaults to 10.
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Returns:
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Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 주문체결내역 데이터 (output1, output2)
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Example:
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>>> df1, df2 = inquire_ccnl(env_dv="real", cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, strt_ord_dt="20220730", end_ord_dt="20220830", sll_buy_dvsn_cd="00", ccld_nccs_dvsn="00", sort_sqn="DS")
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>>> print(df1)
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>>> print(df2)
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# 필수 파라미터 검증
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if not env_dv:
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raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real' or 'demo')")
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if not cano:
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raise ValueError("cano is required")
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if not acnt_prdt_cd:
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raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '03')")
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if not strt_ord_dt:
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raise ValueError("strt_ord_dt is required (e.g. '20220730')")
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if not end_ord_dt:
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raise ValueError("end_ord_dt is required (e.g. '20220830')")
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if not sll_buy_dvsn_cd:
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raise ValueError("sll_buy_dvsn_cd is required (e.g. '00')")
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if not ccld_nccs_dvsn:
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raise ValueError("ccld_nccs_dvsn is required (e.g. '00')")
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if not sort_sqn:
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raise ValueError("sort_sqn is required (e.g. 'AS' or 'DS')")
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# 재귀 깊이 제한 확인
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if depth > max_depth:
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logging.warning("Max recursive depth reached.")
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if dataframe1 is None:
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dataframe1 = pd.DataFrame()
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if dataframe2 is None:
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dataframe2 = pd.DataFrame()
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return dataframe1, dataframe2
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# tr_id 설정
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if env_dv == "real":
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tr_id = "TTTO5201R"
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elif env_dv == "demo":
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tr_id = "VTTO5201R"
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else:
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raise ValueError("env_dv can only be 'real' or 'demo'")
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# 파라미터 설정
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params = {
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"CANO": cano,
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"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
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"STRT_ORD_DT": strt_ord_dt,
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"END_ORD_DT": end_ord_dt,
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"SLL_BUY_DVSN_CD": sll_buy_dvsn_cd,
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"CCLD_NCCS_DVSN": ccld_nccs_dvsn,
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"SORT_SQN": sort_sqn,
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"PDNO": pdno,
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"STRT_ODNO": strt_odno,
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"MKET_ID_CD": mket_id_cd,
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"CTX_AREA_FK200": FK200,
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"CTX_AREA_NK200": NK200
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}
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res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)
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if res.isOK():
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# output1 데이터 처리
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current_data1 = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
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if dataframe1 is not None:
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dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
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else:
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dataframe1 = current_data1
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# output2 데이터 처리 (단일 객체)
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current_data2 = pd.DataFrame(res.getBody().output2, index=[0])
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if dataframe2 is not None:
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dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
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|
else:
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dataframe2 = current_data2
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# 연속조회 정보 업데이트
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tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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FK200 = res.getBody().ctx_area_fk200
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NK200 = res.getBody().ctx_area_nk200
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if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
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logging.info("Call Next page...")
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ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
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return inquire_ccnl(
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env_dv, cano, acnt_prdt_cd, strt_ord_dt, end_ord_dt,
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sll_buy_dvsn_cd, ccld_nccs_dvsn, sort_sqn, pdno, strt_odno,
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mket_id_cd, FK200, NK200, "N", dataframe1, dataframe2,
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depth + 1, max_depth
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)
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else:
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logging.info("Data fetch complete.")
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return dataframe1, dataframe2
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else:
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res.printError(url=API_URL)
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return pd.DataFrame(), pd.DataFrame() |